JP4595651B2 - 生体センサ、睡眠情報処理方法、及び睡眠情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、睡眠状態の評価や睡眠の改善のアドバイスを行うことができる生体センサ、睡眠情報処理方法、及び睡眠情報処理装置に関するものである。

従来より、睡眠状態の評価や睡眠の改善のアドバイスを行うことができる技術として、下記引用文献１の技術が提案されている。
この技術は、インターネットの特定のサイトにアクセスして、複数の質問に答えることによって、日々の睡眠の状態を評価したり、睡眠の改善のアドバイスを行うものである。
特開平２００３−２１６７３４号公報

しかしながら、上述した技術では、設定データ（アンケート）に基づいて対象者が回答を入力するものであるので、対象者の主観に影響されてしまい、正しい結果が得られないという問題があった。

特に、睡眠に関しては、対象者が意識の無い状態のことであるため、正しい回答が難しいという問題があった。
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、睡眠状態をより精度良く解析して、より的確なアドバイスを行うことができる生体センサ、睡眠情報処理方法、及び睡眠情報処理装置を提供することにある。

（１）請求項１の発明は、脈波に基づいて、生体の自律神経活動の解析が可能な生体センサにおいて、睡眠以外の生活状況について、睡眠に影響を与える生活状況の入力が可能な入力部を備えている。

従って、この生体センサに、各種の生活状態（例えば飲酒や運動など）を入力することにより、睡眠の評価をしたり、睡眠の状態に対する原因の推定等が可能になる。
また、本発明では、生体センサの装着者に対して、その解析内容を報知する報知手段を備えている。
従って、報知された内容に基づいて適切な対策をとることにより、睡眠の質を向上させることができる。尚、報知手段としては、音声等の音や表示により報知することができる。
そして、本発明では、飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを、報知手段によって報知する。
従って、飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを報知されてから眠るようにすれば、睡眠の質を高めることができる。
（２）請求項２の発明は、脈波に基づいて、生体の自律神経活動の解析が可能な生体センサにおいて、飲酒時間、飲酒量、運動時間、及び運動量のうち、少なくとも１種の入力が可能な入力部を備えている。

従って、この生体センサに、飲酒時間、飲酒量、運動時間、運動量を入力することにより、後述する睡眠情報処理装置により、睡眠の評価をしたり、睡眠の状態に対する原因の推定等を行うことができる。

また、本発明では、生体センサの装着者に対して、その解析内容を報知する報知手段を備えている。
従って、報知された内容に基づいて適切な対策をとることにより、睡眠の質を向上させることができる。尚、報知手段としては、音声等の音や表示により報知することができる。
そして、本発明では、飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを、報知手段によって報知する。
従って、飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを報知されてから眠るようにすれば、睡眠の質を高めることができる。

（３）請求項３の発明では、（例えば睡眠初期の）副交感神経活動と、睡眠前の睡眠に影響を与える生活状況から寝るまでの時間又は生活状況の量（その程度を示す量）とから、睡眠に影響を与えることが少ない生活状況から寝るまでの時間又は生活活動の量の適正値を推定する。
従って、（例えば喫煙や入浴や薬等の）生活状況が睡眠に影響を与えることが少なくなった時間が報知されてから眠るようにすることにより、睡眠の質を高めることができる。
（４）請求項４の発明は、（例えば睡眠初期の）副交感神経活動と、睡眠前の飲酒から寝るまでの時間又は睡眠前の飲酒量とから、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間又は飲酒量の適正値を推定する。

従って、例えば飲酒が睡眠に影響を与えることが少なくなった時間が報知されてから眠るようにすることにより、睡眠の質を高めることができる。
尚、副交感神経活動や交感神経活動の程度は、後述する様に、例えば脈波間隔の周波数解析を行い、そのパワースペルトルから求めることができる。

（５）請求項５の発明は、（例えば睡眠初期の）副交感神経活動と、睡眠前の飲酒から寝るまでの時間及び睡眠前の飲酒量とから、単位飲酒量当たりの睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間の適正値を推定する。

従って、飲酒量を加味して、例えば飲酒が睡眠に影響を与えることが少なくなった時間を報知することができるので、睡眠の質を高めることができる。
（６）請求項６の発明では、飲酒した群の副交感神経活動の近似直線又は近似曲線が、飲酒しなかった群の副交感神経活動の平均値と交差する値を、前記適正値とする。

本発明は、適正値の好ましい算出方法を例示したものである。
（７）請求項７の発明では、副交感神経活動と、睡眠前の運動から寝るまでの時間又は睡眠前の運動量とから、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間又は運動量の適正値を推定する。

従って、例えば運動が睡眠に影響を与えることが少なくなった時間が報知されてから眠るようにすることにより、睡眠の質を高めることができる。
（８）請求項８の発明では、副交感神経活動と、睡眠前の運動から寝るまでの時間及び睡眠前の運動量とから、単位運動量当たりの睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間の適正値を推定する。

従って、運動量を加味して、例えば運動が睡眠に影響を与えることが少なくなった時間を報知することができるので、睡眠の質を高めることができる。
（９）請求項９の発明では、運動した群の副交感神経活動の近似直線又は近似曲線が、運動しなかった群の副交感神経活動の平均値と交差する値を、前記適正値とする。

本発明は、適正値の好ましい算出方法を例示したものである。
（１０）請求項１０の発明では、睡眠前の飲酒から寝るまでの時間と、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間とを比較し、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間に至った場合には、その旨を報知する。

つまり、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間に至った場合には、その旨が報知されるので、その報知に基づいて、睡眠をとることにより、高質の睡眠をとることが可能になる。

（１１）請求項１１の発明では、 睡眠前の運動から寝るまでの時間と、睡眠に影響を
与えることが少ない運動から寝るまでの時間とを比較し、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間に至った場合には、その旨を報知する。

つまり、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間に至った場合には、その旨が報知されるので、その報知に基づいて、睡眠をとることにより、高質の睡眠をとることが可能になる。

以下に本発明の最良の実施形態（実施例）を、図面と共に説明する。

ここでは、飲酒から寝るまでの時間や飲酒量に基づいて、好ましい睡眠が得られるための（飲酒から寝るまでの）時間を提示することができる睡眠情報処理装置について説明する。

ａ）まず、本実施例の睡眠情報処理装置について説明する。
図１に示す様に、睡眠情報処理装置１は、光学的に脈波を検出する脈波センサと一体に構成されている。つまり、睡眠情報処理装置１は脈波センサの機能を有している。

この睡眠情報処理装置１は、人（対象者）の腕等に取り付けられる携帯用の装置であり、光学的に脈波等を測定する測定部３と、データの演算処理等を行う制御部５と、入力や出力を行う入出力部７とを備えている。

このうち、測定部３は、一対の発光素子、即ち緑光の発光ダイオード（緑ＬＥＤ）９と、赤外光の発光ダイオード（赤外ＬＥＤ）１１と、その反射光を受光する１個のフォトダイオード（ＰＤ）１３と、透明窓１５とを備えている。

前記緑ＬＥＤ９は、人体に緑色の光を照射し、その反射光から（即ち毛細動脈にあるヘモグロビンの量の変化から）脈波を検出するためのものであり、赤外ＬＥＤ１１は、人体に赤外光を照射し、その反射光から、体動を検出するためのものである。

また、制御部５は、測定部３を駆動したり、測定部３から得られた信号を処理して脈波を計測したり、脈波を解析して副交感神経活動などの状態を検出したり、睡眠に関する解析を行う装置である。

この制御部５は、両ＬＥＤ９、１１を駆動する駆動回路１７と、ＰＤ１３からの信号を入力する検出回路１９と、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤＣ２１と、データを記憶する記憶部２３と、外部との通信を行う通信部２５と、制御部５の動作を制御するマイクロコンピュータ２７とを備えている。

更に、入出力部７は、電源のＯＮ・ＯＦＦを行う操作部２９と、飲酒時間や飲酒量などを入力できる入力部３１と、解析結果やアドバイス等を報知できる報知部３３とを備えている。この報知部３３は、文字や画像を表示するディスプレイ３５と、音によって報知するスピーカ３７と、振動によって報知する振動部３９とを備えている。

ｂ）次に、本実施例の睡眠情報処理装置１の原理について説明する。
(1)まず、副交感神経活動と飲酒から寝るまでの時間との関係について説明する。
・図２（ａ）に示す様に、副交感神経活動と飲酒から寝るまでの時間とには相関関係がある。つまり、飲酒から寝るまでの時間が長いほど副交感神経活動が活発になる。

この副交感神経活動（ＨＦ）とは、生体の休息（ブレーキ役）の度合いを示す指標である。尚、交感神経活動（ＬＦ）は、副交感神経活動とは逆に、生体活動の活発さ（アクセル役）を示す指標である。従って、副交感神経活動が大きくなれば、休息の度合いが大きく、睡眠の質が良くなる（即ち十分な深い睡眠が得られる）と考えられる。

尚、副交感神経活動は、図３に示す様に、例えば脈波の状態から求めることができる（特開２００２−２９１７１０公報参照）。具体的には、脈拍の間隔から、脈拍間隔の変動（ゆらぎ）の周波数成分を求め、その周波数解析を行って、所定の周波数帯（例えば０．１５〜０．４Ｈｚ）のパワースペクトルの状態から判断することができる。例えばその周波数帯のピーク値や積分値が大きな場合に、副交感神経活動が活発であること、即ち、睡眠の質が良いことが分かる。

従って、まず、基本の母集団となる測定データ（ベースデータ）として、飲酒から寝るまでの時間と副交感神経活動とのデータを蓄積しておく。例えば、寝る時点で睡眠情報処理装置１をオンし、飲酒から寝るまでの時間を入力する。また、睡眠情報処理装置１によって、寝る時点から数分間〜数十分間における副交感神経活動を示す値（例えば平均値）を測定して記憶する。そして、このような個々のデータを多数記憶して、ベースデータとして蓄積する。尚、本人がこの様なベースデータを蓄積しても良いが、同世代や同性などのベースデータを蓄積してもよい。

このベースデータをグラフで示すと、前記図２（ａ）の様になるが、このグラフは、縦軸に副交感神経活動を示す値（例えば前記積分値）をとり、横軸に飲酒から寝るまでの時間をとったものである。

このグラフの斜めの線が、ベースデータの近似直線であり、この近似直線と飲酒無しの場合の副交感神経活動の交点が、飲酒した場合でも高質の睡眠が得られる時間（飲酒の影響が無い時間）Ｘである。従って、飲酒から寝るまでの時間をＸとれば、睡眠に与える影響が少ない（或いは無い）ことになる。

つまり、このグラフのベースデータを用いることにより、例えば現在の時間を入力すれば、あと何時間（又は何分）経過すれば、高質の睡眠が得られる時間になるかが分かる。従って、その時間に至ったときに、そのことを対象者に報知し、それによって、対象者が眠りに就くようにすれば、高質の睡眠が得られることになる。

・次に、このベースデータに基づいて睡眠に適した時間を報知する手順を、図４のフローチャートに基づいて説明する。
まず、ステップ（Ｓ）１００で、飲酒終了時間Ｔが入力されたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１１０に進み、一方否定判断されると待機する。

ステップ１１０では、現在時刻ｔが、飲酒終了時間Ｔに高質の睡眠が得られるまでの経過時間Ｘを加えた時間に達したか否か、即ち、飲酒してからＸ時間経過したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１２０に進み、一方否定判断されると待機する。

ステップ１２０では、飲酒してからＸ時間経過したので、睡眠に適した時間に達したと判定して、そのことを、例えば振動部３９等を駆動して、振動等によって対象者に報知する。

これによって、そのことを報知された対象者は、適切な時間に眠ることができるので、質の高い睡眠を得ることができる。
(2)次に、副交感神経活動と飲酒量との関係について説明する。

図２（ｂ）に示す様に、副交感神経活動と飲酒量とには相関関係がある。つまり、飲酒量が少ないほど副交感神経活動が活発になり、質の高い睡眠が得られる。
具体的には、副交感神経活動と飲酒量との関係を示すデータの近似直線と飲酒無しの場合の副交感神経活動の交点を、睡眠に与える影響が少ない飲酒量Ｘ’として求めることができる。すなわち、飲酒量がＸ’であれば、睡眠に与える影響が少ないことが分かる。

(3)次に、副交感神経活動と飲酒から寝るまでの時間と飲酒量との関係について説明する。
・上述した様に、飲酒から寝るまでの時間や飲酒量は、副交感神経活動と相関関係があるので、ここでは、それらをまとめたデータを用いる。

具体的には、縦軸に副交感神経活動をとり、横軸に単位飲酒量当たりの飲酒から寝るまでの時間（＝飲酒から寝るまでの時間／飲酒量）をとる。
この場合も、単位飲酒量当たりの飲酒から寝るまでの時間のデータの近似直線と飲酒無しの場合の副交感神経活動の交点から、単位飲酒量当たりの飲酒から寝るまでの時間Ｘ”を求めることができる。

従って、寝るまでの時間を「Ｘ”・飲酒量」とれば、睡眠に影響を与えることが少ないことが分かる。
・次に、このベースデータに基づいて睡眠に適した時間を報知する手順を、図５のフローチャートに基づいて説明する。

まず、ステップ２００で、飲酒終了時間Ｔが入力されたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２１０に進み、一方否定判断されると待機する。
ステップ２１０で、飲酒量Ｙが入力されたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２２０に進み、一方否定判断されると待機する。

ステップ２３０では、現在時刻ｔと飲酒終了時間Ｔとの差（ｔ−Ｔ）を、飲酒量Ｙで除した値が、単位飲酒量当たりの飲酒から寝るまでの時間Ｘ”に達したか否か、即ち、飲酒してから「Ｘ”・飲酒量Ｙ」時間経過したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２４０に進み、一方否定判断されると待機する。

ステップ２４０では、飲酒してから「Ｘ”・飲酒量Ｙ」時間経過したので、睡眠に適した時間に達したと判定して、そのことを、例えば振動部３９等を駆動して、振動等によって対象者に報知する。

これによって、そのことを報知された対象者は、適切な時間に眠ることができるので、質の高い睡眠を実現することができる。特に、ここでは、飲酒量Ｙを加味した判定を行っているので、一層精度の良い判定を行うことができる。

ｃ）この様に、本実施例では、例えば統計的な副交感神経活動と飲酒から寝るまでの時間（又は飲酒量）のデータから、飲酒の影響が無くなるまでの時間Ｘなどを求め、その時間になれば対象者に報知するので、対象者は質の高い睡眠をとることができるという顕著な効果を奏する。

尚、本実施例では、飲酒から寝る間での時間や飲酒量のデータに基づいて、Ｘ、Ｘ’、Ｘ”を求めたが、これに代えて、運動から寝る間での時間や運動量と副交感神経活動のデータから、前記Ｘ、Ｘ’、Ｘ”に対応する値を求め、この運動に対応した値を利用して、対象者に好適な寝るタイミングを報知するようにしてもよい。

また、本実施例では、脈波を検出する脈波センサと睡眠状態を解析する構成とが一体となった睡眠情報処理装置について説明したが、脈波センサと睡眠状態を解析する構成とが別体となっており、それらの間を有線又は無線により接続する構成としてもよい。

次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
本実施例では、前記実施例１とは制御内容が異なるので、その制御内容について説明する。尚、同様なハード構成には同様な番号を付す。

ａ）本実施例の睡眠情報処理装置１では、前記実施例１と同様にして、脈波等の生体の状態の測定を行う。そして、その測定データに基づいた解析結果を、ディスプレイ３５に表示する。

例えば、図６に示す様に、解析結果として、睡眠の質、寝付き、寝起き、睡眠習慣、睡眠の正常性の５項目を、数段階で評価し、レーダーチャートにて表示する。
ｂ）次に、本実施例における処理の手順について説明する。

・まず、データの測定及び評価項目の演算の処理を説明する。
図７に示す様に、脈波センサである睡眠情報処理装置１では、Ｓ３００にて、電源スイッチ（図示せず）がオンされたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとＳ３１０に進む。

Ｓ３１０では、脈波の測定を行うとともに、その測定データの処理のための各種の演算を行い、その測定データや演算結果を記憶部（メモリ）２３に記憶する。
具体的には、後に詳述する様に、睡眠の質、寝付き、寝起き、睡眠習慣、睡眠の正常性を求めるための演算処理を行う。

尚、各評価項目の演算のためには、一定期間（又は一定量）の測定データが必要であるので、一定期間（又は一定量）のデータが蓄積されるまでは、この演算処理を行わないようにしてもよい。

続くＳ３２０では、電源スイッチがオフされたか否かを判定する。ここで肯定判断されると一旦本処理を終了する。
これにより、各評価項目の演算に必要な測定データが得られた場合には、演算により各評価項目の値を求めることができる。

・次に、評価項目の演算結果を表示する処理を説明する。
図８に示す様に、Ｓ４００にて、例えば表示スイッチ（図示せず）がオンされたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとＳ４１０に進む。

Ｓ４１０では、ディスプレイ３５に、記憶部２３に記憶された評価項目を、前記図６に示す様なレーダーチャートに表示する処理を行う。
続くＳ４２０では、レーダーチャートに表示された各評価項目の値に基づいたアドバイスを表示する。このアドバイスとは、各評価項目に応じて、所定のアルゴリズムによって自動的に算出されて表示されるものであり、各評価項目の演算の際に、同時に算出されて記憶部２３に記憶されている。

続くＳ４３０にて、表示スイッチがオフされたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとＳ４４０に進む。

Ｓ４４０では、各表示をオフして、一旦本処理を終了する。

これにより、各評価項目や必要なアドバイスをいつでも得ることができる。
尚、評価項目は、５つ全てを表示するのではなく、それのいくつかを選択して表示するようにしてもよい。また、各評価項目を重み付けして、総合点として表示するようにしてもよい。

ｃ）次に、上述した各評価項目などについて、詳細に説明する。
(1)睡眠の質の評価
睡眠の質の評価には、心拍変動解析で分かる自律神経活動を用いる。この自律神経活動としては、例えば副交感神経活動の一晩の平均値、又は、一晩のＮＲＥＭ時の副交感神経活動の累積値、或いは、その両方を用いる。

そして、この副交感神経活動が高いほど、睡眠の質が良いと判断する。
前記副交感神経活動の平均値や累積値の算出方法は、例えば特開２００２−２９１７１０号公報に記載がある。具体的には、脈拍間隔のゆらぎを抽出するために、脈拍間隔の周波数解析を行い、０．１５〜０．４５Ｈｚの周波数帯域の成分を取り出す。この成分の大きさ（パワー）の平均値と積分値が、前記副交感神経活動の平均値や累積値である。

ここでは、例えば、副交感神経活動の平均値や累積値は、それぞれの平均＋３σ以上を満点として、平均＋２σ、平均＋σ、・・・となるごとに減点する。そして、各指標（平均値、累積値）ごとに、係数Ｗ１、Ｗ２により重み付けをして点数化する。

従って、睡眠の質の点数は、下記の式（１）により算出される。
睡眠の質の点数＝Ｗ１×（平均値）＋Ｗ２×（累積値） ・・・（１）
尚、一晩の副交感神経活動の平均値や累積値は、予め蓄積されたベースデータと比較して点数化されるが、そのベースデータとしては、特定の対象者の蓄積されたデータ、対象者と同世代のデータ、同性のデータ等を用いることができる（以下、蓄積されたベースデータに関しては、以下同様である）。

(2)寝付きの評価
寝付きの評価には、入眠時の心拍数、入眠時の心拍数の傾き（低下度合い）、体動が無くなるまでの時間、入眠時の副交感神経活動のうち、少なくとも１種を用いる。

そして、入眠時（入眠してから所定期間）の心拍数が低いほど、入眠時の心拍数の低下度合いが大きいほど、体動が無くなるまでの時間が短いほど、入眠時の副交感神経活動が高いほど、寝付きが良いと判定する。

前記入眠時としては眠りに入ってから所定期間を採用でき、眠りに入ったかどうかは、脈波センサからの信号により周知の手法により判定できる。また、体動は、脈波センサや心電計のノイズ、赤外ＬＥＤやＧセンサの信号などから求めることができる。尚、体動センサを別途用いてもよい。

入眠時の心拍数と体動が無くなるまでの時間は、それぞれの平均−３σ以下を満点として、平均−２σ、平均−σ・・となるごとに減点する。
入眠時の副交感神経活動は、その平均＋３σ以上を満点として、平均＋２σ、平均＋σ・・となるごとに減点する。

入眠時の心拍数の傾きは、心拍数が（所定値より）低いときは、傾きの平均−３σを満点として、平均−２σ、平均−σ・・となるごとに減点し、心拍数が（所定値より）高いときは、傾きの平均＋３σ、平均＋２σ、・・となるごとに０点から加点する。

ここでは、各指標ごとに、係数Ｗ１、Ｗ２・・により重み付けをして点数化する。
従って、寝付きの点数は、下記の式（２）により算出される。
寝付きの点数＝Ｗ１×（入眠時の心拍数）＋Ｗ２×（入眠時の心拍数の傾き）＋
Ｗ３×（体動が無くなるまでの時間）＋
Ｗ４×（入眠時の副交感神経活動） ・・・（２）
(3)寝起きの評価
寝起きの評価には、起床前の心拍数、起床前の心拍数の傾き（上昇度合い）、自律神経活動や体動量なので分かるＲＥＭである確率、起床前の副交感神経活動のうち、少なくとも１種を用いる。

そして、起床前の心拍数が高いほど、起床前の心拍数の上昇度合いが高いほど、ＲＥＭである確率が高いほど、起床前の副交感神経活動が低いほど、寝起きが良いとする。
前記自律神経活動としては、「交感神経活動／副交感神経活動」の値を採用でき、この値が大きいほどＲＥＭである確率が高い。また、体動量が多いほどＲＥＭである確率が高い。尚、起床前としては、起床前の所定期間を採用できる。

起床前の心拍数と心拍数の傾きは、それぞれの平均＋３σ以上を満点として、平均＋２σ、平均＋σ・・となるごとに減点する。
起床前の副交感神経活動は、その平均−３σ以下を満点として、平均−２σ、平均−σ・・となるごとに減点する。

ＲＥＭである確率は、１００％を満点として減点してゆく。
ここでは、各指標ごとに、係数Ｗ１、Ｗ２・・により重み付けをして点数化する。
従って、寝起きの点数は、下記の式（３）により算出される。

寝起きの点数＝Ｗ１×（起床前の心拍数）＋Ｗ２×（起床前の心拍数の傾き）＋
Ｗ３×（ＲＥＭである確率）＋
Ｗ４×（起床前の副交感神経活動） ・・・（３）
(4)睡眠習慣の評価
睡眠習慣の評価には、就床時刻、起床時刻、睡眠時間のうち、少なくとも１種を用いる。

そして、就床時刻、起床時刻、睡眠時間が一定であるほど、睡眠習慣が良いとする。尚、就床時刻は脈波センサのオンの時刻とし、起床時刻は脈波センサのオフの時刻とし、睡眠時間は脈波センサのオン・オフの時刻から算出する。

就床時刻、起床時刻、睡眠時間は、それぞれの平均±σを満点とし、平均±２σ、平均±３σとなるごとに減点する。
ここでは、各指標ごとに、係数Ｗ１、Ｗ２・・により重み付けをして点数化する。

従って、睡眠習慣の点数は、下記の式（４）により算出される。
睡眠習慣の点数＝Ｗ１×（就床時刻）＋Ｗ２×（起床時刻）＋
Ｗ３×（睡眠時間） ・・（４）
(5)睡眠の正常性の評価
睡眠の正常性の評価には、心拍間隔の変動係数ＣＶｒｒ、一晩の体動があった時間の割合、睡眠リズム（交感神経活動／副交感神経活動、副交感神経活動）の幅（高さ：振幅）を用いる。

そして、心拍間隔の変動係数ＣＶｒｒが小さいほど、一晩の体動があった時間の割合が少ないほど、睡眠リズムの幅が大きいほど、睡眠が正常であるとする。
前記心拍間隔の変動係数ＣＶｒｒとは、下記式（５）により定義されるものであり、不整脈や睡眠時無呼吸症がある場合に、その値が上昇すると言われている。

ＣＶｒｒ（％）＝（任意の時間帯域での瞬時脈拍間隔の標準偏差／
任意の時間帯域での瞬時脈拍間隔の平均）×１００ ・・・（５）
また、睡眠リズムは例えば約９０分間隔のＲＥＭ−ＮＲＥＭの繰り返しで表現され、この睡眠リズムの幅に関しては、例えば特開２００２−２９１７１０号公報に記載がある。具体的には、一晩睡眠中の副交感神経活動や「交感神経活動／副交感神経活動」の最大値と最小値の差から睡眠リズムの幅を求める。

心拍間隔の変動係数ＣＶｒｒは、ＮＲＥＭ時のＣＶｒｒが、所定値（Ｘ）％を閾値として、Ｘ％以上のとき減点する。
体動があった時間の割合は、その平均−３σ以下を満点として、平均−２σ、平均−σ・・となるごとに減点する。

睡眠リズムの振幅は、その平均＋３σ以上を満点として、平均＋２σ、平均＋σ・・となるごとに減点する。
ここでは、各指標ごとに、係数Ｗ１、Ｗ２・・により重み付けをして点数化する。

従って、睡眠の正常性の点数は、下記の式（６）により算出される。
睡眠の正常性の点数＝Ｗ１×（ＣＶｒｒ）＋Ｗ２×（体動の割合）＋
Ｗ３×（睡眠リズムの幅） ・・・（６）
(6)総合点の評価
上述した各評価項目を、総合点として表示する。

例えば下記式（７）に示す様に、各評価項目毎に重み付けして点数化し、加算して総合点を求める。
総合点＝Ｗ１×（睡眠の質）＋Ｗ２×（寝付き）＋Ｗ３×（寝起き）＋
Ｗ４×（睡眠習慣）＋Ｗ５×（睡眠の正常性） ・・・（７）
ｄ）この様に、本実施例では、脈波センサ等からの信号に基づいて、睡眠の質などの評価項目を算出し、その評価結果を表示することができるので、好適に睡眠するために必要な情報を容易に且つ的確に入手することができる。

また、本実施例では、睡眠の質の低下の原因についても表示することができるので、この原因に対して適切な対応をとることによって、質の高い睡眠を得ることができる。つまり、（睡眠の質以外の）評価項目のうち、点数が低かったものを副交感神経活動（睡眠の質）の低下の原因として推定して表示することにより、適切な対応が可能である。

更に、前記総合点を表示することにより、日々の睡眠時間の長短などによる外乱の影響を排除して、一層精密に睡眠を評価することが可能である。
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。

（１）例えば、前記実施例２では、脈波センサによって得られる生体情報に基づいて睡眠の質等を判断したが、例えば心電計などの他のセンサを用いてもよい。
（２）また、睡眠の質の判定などに用いた測定データは、脈波センサの制御装置により処理するようにしてもよいが、測定データをメモリに保存し、まとめてパソコンや携帯電話等に送信してバッチ処理して表示するようにしてもよい。

（３）更に、飲酒や運動以外に、喫煙や入浴などの生活状況に基づいて、睡眠に適する時間を報知してもよい。

実施例１の脈波センサを備えた睡眠状態解析装置の構成を示す説明図である。 実施例１の睡眠状態解析装置の処理に用いるデータを示すグラフである。 実施例１における脈波から副交感神経活動を求める手順を示す説明図である。 実施例１の睡眠状態解析装置における制御処理を示すフローチャートある。 実施例１の睡眠状態解析装置における他の制御処理を示すフローチャートである。 実施例２の脈波センサのディスプレイに表示するレーダーチャートを示す説明図である。 実施例２の睡眠状態解析装置における制御処理を示すフローチャートある。 実施例２の睡眠状態解析装置における他の制御処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１…脈波センサ（睡眠状態解析装置）
３…測定部
５…制御部
７…入出力部
９…緑ＬＥＤ
１１…赤外ＬＥＤ
１３…ＰＤ
２７…マイクロコンピュータ
２９…操作部
３１…入力部
３５…ディスプレイ

Claims (11)

1. 脈波に基づいて、生体の自律神経活動の解析が可能な生体センサにおいて、
   睡眠以外の生活状況について、睡眠に影響を与える生活状況の入力が可能な入力部と、
   前記生体センサの装着者に対して、その解析内容を報知する報知手段と、
   を備え、
   飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを、前記報知手段によって報知することを特徴とする生体センサ。
2. 脈波に基づいて、生体の自律神経活動の解析が可能な生体センサにおいて、
   飲酒時間、飲酒量、運動時間、及び運動量のうち、少なくとも１種の入力が可能な入力部と、
   前記生体センサの装着者に対して、その解析内容を報知する報知手段と、
   を備え、
   前記飲酒又は運動の睡眠に対する影響が少なくなったことを、前記報知手段によって報知することを特徴とする生体センサ。
3. 副交感神経活動と、睡眠前の睡眠に影響を与える生活状況から寝るまでの時間又は生活状況の量とから、睡眠に影響を与えることが少ない生活状況から寝るまでの時間又は生活活動の量の適正値を推定することを特徴とする睡眠情報処理方法。
4. 副交感神経活動と、睡眠前の飲酒から寝るまでの時間又は睡眠前の飲酒量とから、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間又は飲酒量の適正値を推定することを特徴とする睡眠情報処理方法。
5. 副交感神経活動と、睡眠前の飲酒から寝るまでの時間及び睡眠前の飲酒量とから、単位飲酒量当たりの睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間の適正値を推定することを特徴とする睡眠情報処理方法。
6. 前記適正値は、飲酒した群の副交感神経活動の近似直線又は近似曲線が、飲酒しなかった群の副交感神経活動の平均値と交差する値であることを特徴とする請求項４又は５に記載の睡眠情報処理方法。
7. 副交感神経活動と、睡眠前の運動から寝るまでの時間又は睡眠前の運動量とから、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間又は運動量の適正値を推定することを特徴とする睡眠情報処理方法。
8. 副交感神経活動と、睡眠前の運動から寝るまでの時間及び睡眠前の運動量とから、単位運動量当たりの睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間の適正値を推定することを特徴とする睡眠情報処理方法。
9. 前記適正値は、運動した群の副交感神経活動の近似直線又は近似曲線が、運動しなかった群の副交感神経活動の平均値と交差する値であることを特徴とする請求項７又は８に記載の睡眠情報処理方法。
10. 睡眠前の飲酒から寝るまでの時間と、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間とを比較し、睡眠に影響を与えることが少ない飲酒から寝るまでの時間に至った場合には、その旨を報知することを特徴とする睡眠情報処理装置。
11. 睡眠前の運動から寝るまでの時間と、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間とを比較し、睡眠に影響を与えることが少ない運動から寝るまでの時間に至った場合には、その旨を報知することを特徴とする睡眠情報処理装置。